开源一个Vue电商项目,欢迎交流

【vue开源商城项目】推荐一款很优秀的vue搭建的开源商城项目,自己的项目也可以直接使用~ 我与它的结缘: 两年前,我一个做前端开发的朋友让我帮他跑通一个VUE项目,当时拿到项目的时候,顺便看了下里面的代码。第一次看到里面的代码的时候,感觉结构清晰,很好理解,当时第一反应,原来还可以这样实现! 后来阅读代码的时候,发现里面有一个开源github的地址,打开一看是个开源项目。开发者直接拔下来使用了开源的架子,于是在后面的项目中和写法中,我再也利用了这个开源项目里面好的思路。于是在后面的一个vue项目中将开源项目中的思路用在了自己的项目中,这算是我对于vue的理解的一个转折点吧。 所以作为 阅读详情

1. 项目基础架构

项目使用到的技术栈:Vue全家桶,后台接口线上调联,Sass预编译,ElementUI,前端优化,微信支付宝支付…

1.1 项目基础架构

项目的基本结构:

VueProject
└─ mistore
   ├─ babel.config.js
   ├─ package-lock.json
   ├─ package.json
   ├─ public
   │  ├─ favicon.ico
   │  └─ index.html
   ├─ README.md
   └─ src
      ├─ api
      │  └─ index.js
      ├─ App.vue
      ├─ assets
      │  └─ logo.png
      ├─ components
      │  ├─ NavFooter.vue
      │  └─ NavHeader.vue
      ├─ main.js
      ├─ pages
      │  ├─ alipay.vue
      │  ├─ cart.vue
      │  ├─ detail.vue
      │  ├─ home.vue
      │  ├─ index.vue
      │  ├─ login.vue
      │  ├─ order.vue
      │  ├─ orderConfrim.vue
      │  ├─ orderList.vue
      │  ├─ orderPay.vue
      │  └─ product.vue
      ├─ router.js
      ├─ storage
      │  └─ index.js
      ├─ store
      └─ util
         └─ index.js

首先贴出我们项目的几个大体实现效果图
在这里插入图片描述

1.2 主要插件

“axios”: “^0.21.1”

“element-ui”: “^2.15.1”,

“node-sass”: “^5.0.0”,

“sass-loader”: “^11.0.1”,

“vue-awesome-swiper”: “^4.1.1”,

“vue-cookie”: “^1.1.4”,

“vue-lazyload”: “^1.3.3”,

…

1.3 路由封装

使用路由懒加载的方式进行路由的设置,根据我们的项目设计稿封装路由

伪代码如下:

import vue from 'vue';
import Router from "vue-router"
vue.use(Router);
// 使用路由懒加载的方式加载路由
var cart = () => import('./pages/cart.vue');
...
var router=new Router({
  routes: [
    // 初始默认路由(home)
    {
      children: [
        // 商品详情(动态)
        // 大图展示(动态)
        // 首页
      ]
    },
    // 购物车路由
    // order父路由
      children: [
        // 订单列表
        // 订单确认
        // 订单支付
      ]
    },
    //登录
  ],
  mode:'history'
});
export default router

1.4 sessionstorage的封装

为什么要封装storage:

  1. Storage本身虽然有Api,但是只是简单的键值对的形式
  2. Storage只能存储字符串,需要人工转换成json对象
  3. Storage只能一次性清空,不能单个清空

我们通常在Storage中存储json对象,因此我们需要自己封装Storage方法。

/* 
Storage封装
*/
const STORAGE_KEY = 'mall';
export default {
  // 存储值
  setItem(key, value, modules_name) {
    if (modules_name) {
      var all = this.getItem(modules_name)
      all[key] = value;
      // 这里递归本方法将modules_name作为key(已有),再将当前添加进去的all放进此module_name中,此时的val就包含了所有值,最后直接添加即可
      this.setItem(modules_name, all)
    } else {
      //只传入两个参数:
      let val = this.getStorage();
      console.log(val);
      val[key] = value;
      window.sessionStorage.setItem(STORAGE_KEY, JSON.stringify(val));
    }
  },
  /*
  获取值(可以传入一个值也可传入两个值)
  一个参数:没有moudle直接单对象
  一个参数:获得moudle下的key对应的对象
  */
  getItem(key, modules_name) {
    if (modules_name) {
      let val = this.getItem(modules_name);
      if (val) return val[key]
    }
    return this.getStorage()[key];
  },
  // 获取整个数据(转为json格式):将数据转换为json格式。
  getStorage() {
    return JSON.parse(window.sessionStorage.getItem(STORAGE_KEY) || '{}')
  },
  // 删除某一个值
  clear(key, modules_name) {
    let val = this.getStorage();
    if (modules_name) {
      delete val[modules_name][key]
    } else {
      delete val[key]
    }
    window.sessionStorage.setItem(STORAGE_KEY, JSON.stringify(val));
  }
}

使用方法:

// console.log(storage.getStorage());
// storage.setItem('a',1);
// storage.setItem('address','北京','person');
// storage.setItem('abc',{data:88},'person');
storage.clear('a')

这样我们可以将整个项目中使用的storage全部放在一个key/value中,在value中存放所有的data,使用json的形式存储

1.5 接口错误拦截

  1. 统一报错
  2. 未登录统一拦截
  3. 请求值,返回值统一处理

我们通过使用axios的拦截来统一处理请求的情况处理以及对应的返回值。以及处理未登录时进行跳转登录界面等等。还有统一请求值以及返回值的处理(比如表单的格式等等)。

1.6 接口环境的设置

通常请开个下我们项目再不同的阶段有不同的接口

也就是说当我们使用jsonp或者cors跨域的方式来请求接口时,而且我们分环境时会有不同的请求接口,那么我们应该遵循es6模块化的思想,我们将所有的环境变量进行统一的抽取。而避免在业务代码中修改我们的代码而造成一些不可避免的错误。

  1. 开发上线的不同阶段,需要不同的配置(也就是说我们不同阶段所需要的接口也是不一样的)
  2. 不同的跨域方式,配置不同
  3. 打包的时候通过注入环境参数,统一管理环境,输出不同的版本包

当我们在代理中使用不同的环境接口怎么办呢,这时我们就可以直接进行修改vue.config.js的baseurl的可以

一般情况下我们有三套环境,分别是开发,测试,生产。当我们需要再添加环境时需要我们新建.dev.环境名文件进行设置NODE_DEV的值。然后再进行响应配置。

​ 以下是我们的一个实例:

package.json下

"scripts": {
    "serve": "vue-cli-service serve --mode=development",
    "test": "vue-cli-service serve --mode=test",
    "haha": "vue-cli-service serve --mode=haha",
    "build": "vue-cli-service build --mode=production",
  },

dev.js模块(不同环境不同接口的配置):

/*
这是当我们的跨域方式为jsonp或者cors时才能使用的baseURL 
不同环境下的BaseURL地址模块
process.env.NODE_ENV:获取nodejs进程的一些参数信息
*/
let baseURL;
switch (process.env.NODE_ENV) {
  case 'development':
    baseURL = 'http://dev-mall-pre.springboot.cn/api'
    break;
  case 'test':
    baseURL = 'http://test-mall-pre.springboot.cn/api'
    break;
  case 'haha':
    baseURL = 'http://haha-mall-pre.springboot.cn/api'
    break;
  case 'production':
    baseURL = 'http://mall-pre.springboot.cn/api'
    break;
  default:
    baseURL = 'http://mall-pre.springboot.cn/api'
    break;
}
export default { baseURL }

自定义环境配置(haha).env.haha文件:

NODE_ENV='haha'

1.7 MOCK设置

为什么要使用MOCK:

  1. 开发阶段,为了高效率,需要提前Mock
  2. 减少代码冗余,灵活插拔
  3. 减少沟通,减少接口联调时间

主流的三种MOCK设置:

  1. 本地创建json
  2. easy-mock平台(推荐本地搭建easymock平台)
  3. 继承Mock API(推荐Mock.js)

我们需要注意的是,第一种方式是最简单,不需要任何学习成本的,当时带来的弊端就是不能统一接口,也就是说我们需要改的地方比较多。第二种是发送的真实的请求,第三种是拦截请求,在本地模拟数据,后两种都有一定的学习成本,也推荐使用。

2.首页功能开发

  1. NavHeader开发

  2. HeaderFooter

  3. 首页轮播图(Swiper)

  4. 广告位

  5. 商品展示(axios请求)

  6. 工具model的封装(使用了Vue动画组件)

  7. 图片懒加载 vue-lazyload 插件的使用

3.登录功能开发

  1. 登录注册界面实现

  2. 登录逻辑(设置Cookie缓存用户登录状态)

  3. 注册逻辑(错误拦截的小坑,无法获取msg信息,已处理)

疑问:

拉取用户信息和购物车数量到Vuex有什么作用,用户界面刷新Vuex的所有数据都可能清空,拉取这两条数据有什么本质上的做作用?

解答:

Vuex中只传输这两条数据(因此需要再次拉去一次),自己想太多,以为Vuex中的用户的信息和后面的接口请求有关系,其实这里Vuex展示保存了这两个数据用于再主页展示而已。

和Cookie的周期搞混乱了。也就是说我们使用这个拉去的前提时我们的状态时登录的,所以才会有数据。因此这个解决的就是页面刷新可能会导致Vuex中的States数据清空。

  1. 添加Vuex进行首页用户名和购物车数量的管理

  2. 退出登录功能的实现

  3. 注册登录状态使用vuex状态托管

注意点:在index刷新时拉去Vuex中的数据,且在index的声明周期再次拉去数据,在声明周期内拉去数据的原因是因为我们使用的是spa模式,因此购物车数据改变并不会刷新,因此我们每次组件进入时再次拉去购物车数据(我认为是有必要的),username可以不采用这种做法

4.产品站功能开发

  1. 顶部吸顶插件及其功能
  2. 产品站布局(包括底部的swiper,以及视频展示)
  3. 视频的动画效果
  4. 接口的请求渲染

5.商品详情页面

  1. 完成界面
  2. 请求数据进行交互
  3. 添加购物车跳转购物车界面

注意:

加入购物车时必须要登录状态才可以完成,这里有当时封装axios时留下的一个坑。就就当状态为10时,应该返回reject状态的promise,

所以当我们未登录时,点击添加到购物车,就会执行我们then里面的代码(Promise如果没有指定返回指定状态会默认返回resolve状态)。造成一些不必要的bug

6.购物车页面

  1. Order-Nav组件的封装
  2. 购物车界面
  3. 购物车接口的请求以一些判断

总结:再实际开发中,为了预防一些安全问题,购物车的逻辑是由后端完成的,我们前端只需要属性接口文档,将各个操作对应即可

7.ElementUI集成

结合官方文档完成Message等插件的按需加载,提高了开发效率

8.订单确认功能

  1. 布局完成
  2. 初始化交互,渲染当前id的收货地址、购物车选中的商品信息等
  3. 完成收货地址的删除、改变、增加
  4. 其中使用到了v-distpicker省市级联动插件,使用方法网上有
  5. 完成订单的结算,生成了订单编号

9.订单支付功能

  1. 完成布局

  2. 实现数据交互

  3. 支付宝支付(后端传html的from表单代码)进行集成

  4. 微信支付,将后端的支付地址转为二维码显示(Native支付)

  5. 微信支付轮询,判断是否支付(若检测到用户已支付则跳转至订单列表页面,关闭则轮询停止)

微信支付:content内容是支付链接,转换为二维码即可扫码支付

支付宝支付:content是html源码,渲染到页面上后自动跳转到支付页面

将url转为二维码使用QRCode插件。

10.订单列表功能实现

  1. 界面实现
  2. 交互
  3. 按需引入elementUI分页器组件并实现分页功能
  4. 排查了一些后端接口的错误,例如,个人地址信息接口中的receiverPhone和支付的接口中的receiverPhone不同步

常见的三种分页功能:
1.分页器

2.按钮加载更多

3.滚动加载更多

11.源码地址

项目源码地址:GitHub传送门

欢迎学习,欢迎star!

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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